StatsBomb hat es sich zur Aufgabe gemacht, seinen Kunden die Werkzeuge an die Hand zu geben, die sie für ihren Erfolg benötigen. Unsere Analyseplattform StatsBomb IQ wurde von und für Fußballprofis entwickelt und enthält eine Reihe von wesentlichen Funktionen für diejenigen, die im Bereich Spielerscouting und Rekrutierung arbeiten.
Als Beispiel für ihre Nützlichkeit werden wir einen Spielerscouting-Prozess innerhalb der Plattform skizzieren.
Einer der Vorteile der Verwendung von Daten in den frühen Phasen eines Scouting-Prozesses besteht darin, dass sie dazu beitragen, das Universum der Fußballer auf eine Liste von Spielern zu reduzieren, die für eine bestimmte Rolle interessant sind. Wir werden zwei Möglichkeiten zur Erstellung einer solchen Liste mit den Werkzeugen von StatsBomb IQ erkunden, aber zunächst müssen wir einen personalisierten Radar erstellen, der die Grundlage für unsere Suche bildet.
StatsBomb ist ein Synonym für Radare, eine originelle und praktische Art, die Daten von Spielern und Mannschaften zu visualisieren. Wir haben die Funktionsweise unserer Radare in unserem kürzlich erschienenen Artikel StatsBomb-Radare verstehen ausführlich erklärt, aber kurz gesagt sind sie ein intuitives Mittel zur Anzeige einer Vielzahl von Datenpunkten und Metriken, die sowohl die Leistung als auch den Spielstil abdecken.
Innerhalb von StatsBomb IQ haben wir Standardvorlagen für jede Position auf dem Spielfeld: Torhüter, Innenverteidiger, Außenverteidiger, Mittelfeldspieler, offensiver Mittelfeldspieler / Flügelspieler und Stürmer. Die Plattform bietet aber auch die Möglichkeit, eigene Radare mit Datenpunkten und Kennzahlen zu erstellen, die für den Endnutzer am interessantesten sind.
In diesem Beispiel nehmen wir Moussa Diaby von Bayer Leverkusen, einen Spieler, der immer wieder mit einem Transfer aus der Bundesliga in Verbindung gebracht wird, als das zu suchende Spielerprofil.
Hier ist sein Radar auf der Standardvorlage für offensive Mittelfeldspieler und Flügelspieler:
Diabys Leistung sieht hier gut aus, und wir können sehen, dass der Radar seine starke Offensivleistung sowohl in Bezug auf xG (erwartete Tore) als auch auf xG assistiert genau widerspiegelt. Allerdings berücksichtigt er nicht den Wert, den er mit seinen Vorstößen und Dribblings erzielt (96. Perzentil in der Bundesliga) oder die Häufigkeit, mit der er den Ball erfolgreich in den Strafraum bringt. Auch die Einbeziehung von Defensiv-Werten ist weitgehend irrelevant, wenn man davon ausgeht, dass seine mangelnde Defensivleistung derzeit kein Problem für Leverkusen darstellt und daher bei einer Ablösung keine Rolle spielen würde.
Wir werden nun einen individuellen Radar erstellen, der seine Schlüsselqualitäten besser widerspiegelt.
Wir streichen Fouls, Pressure Regains (durch die Ausübung von Druck wiedergewonnene Bälle) und Touches in Box (Berührungen im Strafraum), behalten Open Play xG Assisted (erwartete Assists aus dem laufenden Spiel heraus), Passing % (Prozentualer Anteil aller Passversuche, die abgeschlossen wurden), Successful Box Cross % (der Prozentsatz seiner Pässe in den Strafraum, die Flanken sind), Turnovers (Ballverluste durch einen Kontrollfehler oder ein missglücktes Dribbling) und die Metriken in Bezug auf Schüsse, Shots (Schüsse), xG (erwartete Tore) und xG/Shot (erwartete Tore/Schuss) bei und fügen Folgendes hinzu:
- Dribble & Carry OBV: Wertzuwachs durch Dribblings und Carries gemäß unserem Modell On-Ball Value (OBV).
- OP Passes Into Box: abgeschlossene Pässe in den Strafraum im laufenden Spiel.
Jetzt haben wir einen Radar, der seine Stärken und seinen Spielstil besser widerspiegelt.
Diese benutzerdefinierte Radarvorlage kann gespeichert und leicht mit Kollegen geteilt werden. Sie dient nun als Grundlage für zwei verschiedene Arten von Suchen, um Spieler mit ähnlichen Profilen zu finden.
Suche nach ähnlichen Spielern
Die Suche nach ähnlichen Spielern verwendet einen Algorithmus für die Ähnlichkeit von Spielern, um eine Liste von Spielern zu erstellen, die ähnliche statistische Profile aufweisen wie der Spieler, der als Grundlage für die Suche ausgewählt wurde. Die Liste wird auf einer Skala von 0 bis 100 eingestuft, wobei 100 eine perfekte Übereinstimmung darstellt.
Es können verschiedene Filter angewendet werden. In diesem Fall werden wir diese verwenden:
- Position: Linker und rechter Flügelspieler (Diaby hat in den letzten beiden Spielzeiten auf beiden Seiten wichtige Minuten gesammelt)
- Alter: 23 Jahre oder jünger
- Spielminuten: Mindestens 900 Minuten
- Spielzeiten: 2022 und 2022-23
- Wettbewerbe: Alle der über 100 Wettbewerbe, die wir weltweit abdecken
Wir haben den Algorithmus angewandt, und das sind die Ergebnisse:
Es ist natürlich wichtig, das Qualitätsniveau der jeweiligen Ligen zu berücksichtigen, aber es sieht so aus, als ob wir hier ein paar gute Optionen haben, die wir untersuchen können. Etwas weiter unten auf der Liste, aber immer noch in einem guten Ähnlichkeitsbereich, finden wir Mykhailo Mudryk von Shakhtar Donetsk (jetzt bei Chelsea) und Gabriel Martinelli von Arsenal, die beide stilistisch gut zu Diaby zu passen scheinen.
Die Funktion "Suche nach ähnlichen Spielern" ist eine Möglichkeit, eine Liste potenzieller Kandidaten für das weitere Scouting innerhalb von IQ zu erstellen. Der Algorithmus berücksichtigt jedoch alle auf dem Radar enthaltenen Metriken, und es könnte sein, dass wir die Suche anders durchführen wollen, indem wir Mindestgrenzen für die Metriken festlegen, die wir für am wichtigsten halten. Dafür haben wir IQ Scout.
IQ Scout
IQ Scout ist das spezielle Scouting-Portal innerhalb von StatsBomb IQ, mit dem Teams über 70.000 Spieler aus mehr als 100 Wettbewerben auf der ganzen Welt untersuchen können.
Wir werden unsere benutzerdefinierte Radarvorlage als Grundlage für die Suche verwenden und dieselben Filter beibehalten, die wir bei der Suche nach ähnlichen Spielern angewendet haben. Anschließend wählen wir die fünf Kennzahlen aus, die Diabys Fähigkeiten als Offensivspieler am besten widerspiegeln, und legen die unteren Grenzen für jede dieser Kennzahlen bei 80 % seiner Leistung fest:
- xG: >=0,18
- Shots: >=1,46
- OP Passes Into Box: >=1,26
- Open Play xG Assisted: >=0,20
- Dribble & Carry OBV: >=0,14
Damit haben wir eine Liste von 10 Spielern, die eine weitere Analyse wert sind.
Einige Spieler tauchen wieder auf, wie z. B. Mudryk und Henrique Pereira aus der Reservemannschaft von Benfica, aber es gibt auch einige neue Spieler, wie z. B. Liel Abada von Celtic, an dem verschiedene Mannschaften aus der Premier League interessiert sein sollen.
Das Auftauchen von drei Spielern aus der MLS Next Pro könnte einfach auf den Spielstil oder die Qualität der Liga zurückzuführen sein, aber das ist natürlich etwas, was ein Team bei dieser Art der ersten Suche in Betracht ziehen würde. Es kann sogar sein, dass sie bestimmte Ligen aufgrund von stilistischen oder qualitativen Unterschieden aus der Suche herausfiltern.
Die Leistung von StatsBomb IQ beim Scouting
Dies war ein kurzer Durchlauf darüber, wie StatsBomb IQ Teams hilft, interessante Spieler auf dem Transfermarkt zu identifizieren. Die Plattform verfügt auch über die notwendigen Werkzeuge, um die tiefergehende Analyse einzelner Spieler durchzuführen, die auf diesen ersten Auswahlprozess folgen würden, indem sie Zugang zu einer Vielzahl von Metriken und Visualisierungen bietet, die von und für Fußballprofis entwickelt wurden.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie StatsBomb IQ Ihre Scouting-Prozesse sowohl beschleunigen als auch verbessern kann? Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, und einer unserer Experten wird Ihnen gerne alle Vorteile der Plattform demonstrieren.
